ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK PADA TOKO CIMAHI- RUKO DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI
Alvad Syahputra Auliadaya 1 , Muhammad Rizki 2 , Muhammad Axel Fairuz Azhary 3 , Julianto Ahmad Nugraha 4 , Indra Gunawan Rahmatullah 5
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No 112-116, Bandung 40132 alvad.syahputra@email.unikom.ac.id 1 , muhammadrizki@mahasiswa.unikom.ac.id 2 , maxelfairuz@email.unikom.ac.id 3 , juliantoahmadn@mahasiswa.unikom.ac.id 4 , indragunawanr@mahasiswa.unikom.ac.id 5

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  data  pembelian  barang  dapat  diolah menggunakan  algoritma  aprori  agar  didapatkan  suatu  pola  keterkaitan  antara  dua  atau  tiga  item barang  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode data mining teknik asosiasi dengan metode algoritma apriori. Hasil dari penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  pola  keterkaitan  antara  barang  yang  sering  dibeli  secara bersamaan  oleh  konsumen.  Manfaat  yang  akan  didapatkan  adalah  dengan  mengetahui  pola pembelian  barang  oleh  konsumen,  pengelola  toko  dapat  menentukan  penempatan  barang  yang memiliki kecenderungan untuk dibeli secara bersamaan dalam posisi yang berdekatan. Sebagai salah satu  strategi  pemasaran  untuk  mendapatkan  nilai  tambah  pada  pendapatan.  Selain  itu,  dapat memberikan  kenyamanan  untuk  konsumen  dari  efisiensi  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  mencari barang yang sesuai dengan kebutuhan.

## Kata kunci: algoritma, data mining, apriori, konsumen, pembelian barang

## I. PENDAHULUAN
Dewasa ini, sudah banyak toko yang menjual dengan beragam produk yang bisa di manfaatkan  untuk  membeli  kebutuhan  sehari-hari.  Beberapa  toko  menyediakan  fasilitas khas  dalam  menjual  produknya,  seperti  adanya  diskon  dalam  minimal  biaya  pembelian, fasilitas pengiriman gratis ke alamat, dan adanya fasilitas pembayaran langsung di tempat atau cash  on  delivery .  Metode  pembayaran cash  on  delivery adalah  suatu  transaksi pembayaran  dengan  melakukan  perjanjian  terlebih  dahulu  untuk  melakukan  pembayaran secara langsung di lokasi yang telah disetujui oleh penjual dan pembeli.
Adanya  kegiatan  penjualan  setiap  hari  di  toko  Cimahi  ruko,  menyebabkan  data transaksi  penjualan  akan  terus  bertambah  dan  menyebabkan  penyimpanan  data  semakin besar. Data transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Pada dasarnya,  kumpulan  data  memiliki  informasi-informasi  yang  sangat  bermanfaat.  Akan tetapi,  jika  didalami  lagi,  data  transaksi  penjualan  dapat  menjadi  sebuah  informasi  yang bermanfaat dengan penggunaan teknik data mining . Data mining merupakan salah satu ilmu yang dapat diterapkan khususnya pada kasus seperti ini.
Adapun  sebuah  penelitian  terdahulu  yang  menjadikan  acuan  dalam  penelitian  ini yang dilakukan oleh Agus Nursikuwagus  dan Tono Hartono yang berjudul ’Implementasi Algoritma  Apriori  untuk  analisis  transaksi  dengan  berbasis  web’  yang  tujuannya  adalah untuk merancang sebuah aplikasi yang didasari dengan algoritma apriori untuk menganalisa
transaksi.  Dikarenakan  persaingan  semakin  ketat  maka  diharuskan  pintar  dalam menganalisis pasar, menganalisa kebutuhan produk atau barang juga perlu agar kebutuhan pelanggan  dapat  selalu  terpenuhi.  Lalu  salah  satu  solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah melakukan penganalisaan data transaksi dengan sebuah aplikasi data mining. [1]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Heroe  Santoso,  I  Putu  Hariyadi  serta  Prayitno memiliki  tujuan  untuk  menganalisa  data  transaksi  penjualan  guna  menemukan  pola pembelian produk untuk dapat mengetahui keterkaitan antar suatu barang atau produk satu dengan  lainnya,  yang  dimana  pola  tersebut  dapat  digunakan  untuk  penempatan  sebuah produk  serta,  merancang  dan  diskon  untuk  produk  tersebut.  Maka  solusi  dari  kasus permasalahan ini adalah membuat sistem yang dapat membantu menganalisa pola pembelian produk dengan menggunakan metode algoritma Apriori. [2]
Agar  data  transaksi  penjualan  tidak  hanya  dijadikan  arsip,  maka  diperlukan penelitian  untuk  mengolah  dan  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang  terkumpul, serta  membuat  dan  mendapatkan  pola  data  berdasarkan  kecenderungannya  yang  muncul bersamaan dalam suatu transaksi menggunakan algoritma apriori.
Penerapan algoritma apriori diharapkan dapat menemukan pola berupa produk yang sering  dibeli  bersamaan.  Pola  tersebut  berguna  untuk  menempatkan  produk  yang  sering dibeli  bersamaan  dalam  sebuah  area  yang  saling  berdekatan.  Adapun  hasil  yang  dicapai berupa laporan hasil data mining pola pembelian barang yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan guna pengembangan strategi pemasaran dalam penjualan barang.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Penggunaan  data  mining  dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Hapsari  Dita Anggraeni,  et  al  pada  tahun  2013  dengan  judul  “ Aplikasi  Data  Mining  Analisis  Data Transaksi  Penjulan  Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  di  Apotek  Setya Sehat  Semarang)” merupakan  suatu  cara  atau  teknik  dalam  membuat  kecerdasan  buatan dengan tujuan memperoleh informasi yang besar dengan bantuan database [3] . Sedangkan menurut Finn Lee & Juan Santana pada bukunya yang berjudul “Data Mining: Meramalkan Bisnis  Perusahaan”,  data  mining  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh  informasi  yang  tersembunyi  di  dalam  database. Tool data  mining  mampu memprediksi  tren  dan  perilaku,  sehingga  perusahaan  mampu  untuk  lebih  proaktif  dan memperkaya  informasi  atau  pengetahuan  dalam  membuat  atau  pengambilan  sebuah keputusan. [4]
2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  masih  cakupan  bidang  dalam  data  mining,  algoritma  apriori dipakai dengan tujuan, suatu perangkat keras komputer dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset. [5]
Algoritma  apriori  digunakan  untuk  mencari  pola  keterhubungan  antara  satu  item dengan item lainnya. Data transaksi merupakan jenis data yang umum digunakan pada teknik apriori. Khususnya pada bisnis swalayan, pengelola dapat mencari pola pembelian terhadap satu atau lebih barang atau item oleh konsumen. Contohnya, saat konsumen membeli item A dan B, tetapi memiliki kemungkinan untuk membeli item C. Sederhananya, saat konsumen membeli buku dan pensil ada kemungkinan untuk konsumen membeli penghapus tulisan.
Dalam  algoritma  apriori,  terdapat  beberapa  istilah  diantaranya  itemset,  K-itemset, itemset frekuensi dan frekuen itemset. Itemset merupakan kumpulan dari item-item. Itemset disebut  juga  sebagai support .  Kemudian  K-itemset  merupakan  itemset  yang  memiliki beberapa  item  didalamnya.  Contohnya  buku,  pensil,  dan  penghapus  adalah  tiga  itemset,
ketiga  itemset  disebutkan  sebagai  K-itemset.  Selanjutnya  itemset  frekuensi  merupakan jumlah pembelian suatu itemset dalam suatu transaksi.
Yang  terakhir  adalah  frekuen  itemset.  Frekuen  itemset  merupakan  itemset  yang muncul sekian kali dalam seluruh transaksi. Frekuen itemset disimbolkan dengan simbol Ф. Simbol Ф diartikan juga sebagai batas minimum suatu transaksi.

## 2.3 Aturan Asosiasi
Berdasarkan  penelitan  yang  telah  dilakukan  oleh  Denny  Haryanto  et  al,  aturan asosiasi  dapat  meningkatkan  promosi  barang  menjadi  lebih  mudah,  karena  penggunaan aturan asosiasi dapat menemukan suatu pola yang tersusun secara berurutan dari kumpulan objek dalam transaksi penjualan [6].
Suatu  aturan  asosiasi  dapat  diketahui  apakah  penting  atau  tidak  melalui  dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian). Support (nilai penunjang)  yaitu  persentase  dari  suatu  kombinasi  item  tertentu  di  dalam  database/data. Sedangkan  confidence  (nilai  kepastian)  yaitu  seberapa  kuatnya  hubungan  antar  item. Adapun formula/rumus menghitung nilai support dan conficence adalah sebagai berikut:
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
 Rumus Nilai Support Satu Item
Rumus untuk menghitung nilai support dari satu item adalah sebagai berikut:
Support (A) = ∑ Transaksi mengandung A Total Transaksi (1)

##  Rumus Nilai Support Dua Item
Rumus untuk menghitung nilai support dari dua item berbeda dengan rumus. Rumus untuk menghitung nilai support dari satu item. Adapun rumus untuk menghitung nilai support dari dua item adalah sebagai berikut:
Support (A  ∪  B) = ∑ Transaksi mengandung A dan B Total Transaksi (2)

## 2. Pembentukan Aturan Asosiatif
Aturan  asosiasi  digunakan  untuk  memenuhi  syarat  minimum  confidence.  Nilai Confidence dari aturan A->B bisa diperoleh menggunakan rumus berikut ini:
Confidence P (B | A) = ∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Transaksi mengandung A (3)
Banyak  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  apriori  sebagai metodenya. Penelitian yang berhubungan dengan algoritma aprioiri yang digunakan sebagai referensi adalah sebagai berikut :
1. Desi  Fitriani  (2016)  dengan  judul  penelitian  “ Implementasi  Data  Mining  untuk Menentukan  Kombinasi  Media  Promosi  Barang  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  Apriori ”  bertujuan  untuk  mengetahui  cara pemasaran untuk kalangan mahasiswa dan pelanggan dengan bantuan data mining dan algoritma apriori. [7]
2. Adie Wahyudi et al (2016) dalam penelitiannya yang berjudul “ Implementasi Algoritma Apriori  Untuk  Menemukan  Frequent  Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja” pengunaan algoritma  apriori  digunakan  untuk  mengetahui frequent  itemset yang  terdapat  pada keranjang belanja. Selain itu, frequent itemset digunakan untuk menyusun penempatan
barang,  mengelola  persediaan  atau  membuat  iklan  pemasaran  dengan  menggunakan diskon untuk kombinasi beberapa barang yang kerap muncul dalam transaksi penjualan. [8]
3. Kennedi Tampubolon (2013) dengan judul penelitian “ Implementasi Algoritma Apriori Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan” data  mining  diimplementasikan  pada database  transaksi  penjualan  item  alat-alat  kesehatan.  Selain  itu,  algoritma  apriori digunakan  untuk  menentukan  frekuensi  tinggi itemset ,  dimana  hal  tersebut  digunakan untuk memprediksi bagaimana persediaan barang di waktu yang akan datang. [9]
4. Fitri Marisa dan Dwi Purnomo (2016) dengan judul Penelitian “ Penerapan Algoritma Apriori  Terhadap  Data Penjualan di  Toko Gudang BM ”. Penerapan algoritma apriori digunakan  sebagai  rujukan  pertimbangan  dalam  menentukan  strategi  pemasaran  yang harus dilakukan sehingga dapat mengoptimalkan penjualan. Selain itu, pengelola toko bisa mengetahui barang yang paling banyak terjual dan barang yang kurang laku, pada setiap  data  yang  diproses  dalah  2  bulan  terakhir.  Hal  tersebut  dapat  menentukan ketepatan dalam menentukan penyetokan ulang. [10]

## III.    METODE PENELTIAN
Dalam melakukan penelitian ini, penulis menggunakan data mining teknik asosiasi dengan metode algoritma apriori untuk menemukan pola kombinasi dari atribut-atribut atau dalam hal ini barang-barang yang muncul bersamaan dan memiliki keterkaitan.
3.1 Tahapan Data Mining
Menurut Finn Lee & Juan Santana (2010:37-40) dalam data mining terdapat empat tahapan yang dilalui, yaitu :
1. Precise statement of the problem , tahap pertama yang dilakukan ini menjelaskan secara rinci masalah-masalah yang ingin diketahui
2. Initial  Exploration ,  tahap  kedua  yang  dilakukan  ini  menyiapkan  data  sebagai  sumber data  untuk  data  mining  ( data  cleaning )  untuk  dipelajari  polanya.  Setelah  menemukan permasalahan yang ingin diketahui, tahap selanjutnya yaitu melihat berbagai data yang dapat dijadikan pendukung definisi masalah. Memastikan jumlah data yang digunakan, melatih  data  mining  berdasarkan  algoritma  data  mining  yang  sudah  dibuat.  Setelah menyelesaikan  persiapan  data,  sebagian  data  akan  diberikan  kedalam  algoritma  data mining.
3. Model  building  and  validation ,  tahap  ketiga  yang  dilakukan  ini  menguji  data  mining apakah prediksi yang diberikan akurat. Setelah menyelesaikan training data, data mining harus divalidasi keakuratannya terhadap data testing
4. Deoployment , tahap keempat atau tahap terakhir yang dilakukan ini menentukan aplikasi yang tepat terhadap data mining untuk membuat prediksi. [4]

## Gambar 1. Tahapan Data Mining dan Membangun Model
Sumber : (Finn Lee & Juan Santana 2010:41)

## IV.    HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan  barang. Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  melakukan  analisis  data,  dimana  analisis tersebut mempengaruhi pembentukan pola kombinasi itemsets dan pola kombinasi itemsets yang menarik akan menghasilkan association rules .
4.1 Prepocessing
Untuk  mendapatkan  pola  kombinasi  item  barang,  kita  harus  melakukan  analisis terhadap data transaksi penjualan barang. Berikut ini adalah tabel 1 yang berisi sampel data sejumlah 20 data dari 100 data transaksi penjualan barang:
Tabel 1. Tabel Data Transaksi Penjualan Barang Toko Cimahi-Ruko LAPORAN PENJUALAN
NAMA TOKO : Cimahi-Ruko PERIODE : 1 Feb 2018 - 8 Feb 2018 Nomor Transaksi key_ brg Kode Nama Barang Qt y Har ga Tot al FC/2018/II/CH RK/0001 36 ATG907 C tsk ems 1mt juray pjg bola bldr warna Tg (1.2) RBN 1 15.0 00 15.0 00 4 ATB290I 1 besi emas 1mata putih Tg tepi gerigi (0.5ml) ANK 1 4.50 0 4.50 0 FC/2018/II/CH RK/0002 127 DMF398 klt klp 3L pjg tgh oval modern rabbit love ctt FL 1 89.5 00 89.5 00 336 KOSM79 9B botol kosm travel set isi5 mika rest (1503)CERIA 1 39.5 00 39.5 00 FC/2018/II/CH RK/0003 287 KAD06G  kertas kado salur SANWA 1 1.50 0 1.50 0 288 KAD06H  kertas kado polos SANWA 1 1.50 0 1.50 0 403 STE533B handsfree aiyale kbl tambang W polos (A-60) PP 1 32.5 00 32.5 00
418 STL207 senter B LED MXY-5588 VIVI 1 7.50 0 7.50 0 438 STTM34 0C botol PL bening W seri banana (FB- 040-3) PP 1 45.0 00 45.0 00 439 STTM38 2 botol sedotan PL btk USB bening W (8600)BONA 1 49.5 00 49.5 00 FC/2018/II/CH RK/0004 4 ATB290I 1 besi emas 1mata putih Tg tepi gerigi (0.5ml) ANK 1 4.50 0 4.50 0 30 ATG880 H2 tusuk PL bunga 7mata warna cpr K (papan)(0.5cm)ANK 1 5.00 0 5.00 0 FC/2018/II/CH RK/0005 2 ATB290 A 1 mata S (box biru mika keras)(0.25ml)  ROBIN 1 2.50 0 2.50 0 399 STC92D 2 aseton sonly 80ml (POM) SONLY'S 1 9.00 0 9.00 0 429 STNK49 L2 ozera hitam ttp burberry(POM)(2970)JOHNSON/PRS 1 9.00 0 9.00 0 FC/2018/II/CH RK/0006 120 CRM298 E3 lpt pjg oval K ats blg HK 13x9 (A2) ROBIN 1 11.5 00 11.5 00 317 KOSM43 1B viny bagus kar cewe XLN/TMT/VV/CERIA 1 8.50 0 8.50 0 355 LIP159D balm mukka magic colours (POM)(817) PARIS 1 5.00 0 5.00 0 414 STKD77 C paperbag tali sepatu M (D57/D27/D36/38)(23x18)PP 1 9.50 0 9.50 0 FC/2018/II/CH RK/0007 290 KK169 ballet tipis polos warna (lokal) AMRIZAL 1 8.50 0 8.50 0 3 ATB290 B 1mata bagus M (box biru mika keras)(0.4ml) ROBIN 1 3.00 0 3.00 0 FC/2018/II/CH RK/0008 177 IRDO104 61A spiral lapis lilin bening W dove L A&S 1 5.50 0 5.50 0 21 ATB482 PL silver bolong btk cpr ANK 1 4.50 0 4.50 0 FC/2018/II/CH RK/0009 377 STC123J 3 bola air nyala rumput metalik doraemon B MJ 1 19.5 00 19.5 00 378 STC123 K1 bola air B pntul nyala sale5000 PP/CC 1 5.00 0 5.00 0 FC/2018/II/CH RK/0010 423 STNK05 W kutek mukka W peel off (8ml)(POM)PRS 1 8.50 0 8.50 0 28 ATG880 C1C tusuk PL 1mata putih L (0.55ml) ANK 1 4.50 0 4.50 0 FC/2018/II/CH RK/0011 220 IRKR901 C2 karet garis gepeng pita polos tengah mata/2 CERIA 1 6.50 0 6.50 0 253 JPBL21J 7B ckr gurita lilin seri W gelap 5cm (mahal) APP/CER 1 9.50 0 9.50 0 397 STC92 aseton tokyo night  76ml GOLDEN/PARIS 1 9.50 0 9.50 0 FC/2018/II/CH RK/0012 246 JPBL21B cakar gurita soft (M44)  TUNAS MANDIRI 1 3.00 0 3.00 0 54 BDKR18 0L7B besi lapis satin 6bunga busa mawar renda CERIA 1 12.5 00 12.5 00 FC/2018/II/CH RK/0013 238 IRSU192 D halus polos S kcl hitam/5 (5x1cm)ROBIN/ALBRT/CER 1 3.50 0 3.50 0
273 JPTT355 jptt isi4+slip lidi htm set kar NIA/SK/DI/CERIA 1 7.50 0 7.50 0 FC/2018/II/CH RK/0014 399 STC92D 2 aseton sonly 80ml (POM) SONLY'S 1 9.00 0 9.00 0 99 BLL15C dompet STNK kulit tli motif campur LILIS 1 9.50 0 9.50 0 FC/2018/II/CH RK/0015 64 BDKR35 1 PL deret 4bdl cpr W kilap +3mt TK BARU 1 10.0 00 10.0 00 55 BDKR18 0V2 mahkota blt pengantin 4/5bg mwr renda CER/VV/ALBER 1 17.5 00 17.5 00 FC/2018/II/CH RK/0016 192 IRDO420 D woll garis polos hitam B isi6 kar DEWI 1 6.50 0 6.50 0 372 SSR2820 E B rapat mtf kpl ank cewe gagang lgkg (5705) ADE 1 6.50 0 6.50 0 FC/2018/II/CH RK/0017 238 IRSU192 D halus polos S kcl hitam/5 (5x1cm)ROBIN/ALBRT/CER 1 3.50 0 3.50 0 307 KOSM34 7 Pencetan jerawat jarum (D362/D- 801)TMT/RBN/CERIA 1 4.00 0 4.00 0 FC/2018/II/CH RK/0018 101 BNK24A Bnk Sandal Dewasa Kepala Timbul Karakter AT 1 42.5 00 42.5 00 282 KAD06B  kertas kado hk SANWA 1 1.50 0 1.50 0 FC/2018/II/CH RK/0019 286 KAD06F  kertas kado vintage SANWA 1 1.50 0 1.50 0 430 STTB121 C buku totoro XS (100-214) PP 2 9.50 0 19.0 00 431 STTB130 C buku cat+text XS (100-246) PP 3 9.50 0 28.5 00 FC/2018/II/CH RK/0020 413 STKD40 C tas box kado tntg L BONA/TWZ/ST/APP/PP/RBN 1 15.0 00 15.0 00 148 GK812A 12 squishi roti tawar kotak tebal emot B (6.5cm) ADE 1 14.5 00 14.5 00
Tabel 1 menunjukkan bentuk data transaksi penjualan barang yang terdiri atas nomor transaksi, kode barang, nama barang, jumlah barang yang dibeli, harga satuan barang, dan total  harga  barang.  Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  sampel  100  data  transaksi penjualan barang. Dari 100 data transaksi penjualan barang, terdapat 146 barang.

## 4.2 Proses Analisis Asosiasi
Tahap pertama  yang harus dilakukan adalah menentukan nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф) dan nilai minimum confidence. Nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф) merupakan  batas  minimal  atau  nilai  minimal  kemunculan  barang  dalam  jumlah  sampel transaksi. Kami menetapkan nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф) sebesar 3. Artinya, dalam  jumlah  sampel  transaksi,  satu  barang/kombinasi  barang  harus  muncul  minimal sebanyak 3 kali. Sedangkan nilai minimum confidence yang kita tetapkan adalah 65%.

## 4.2.1   Pembentukan 1 Item Set
Pada pembentukan 1 item set, dilakukan proses menghitung berapa kali suatu barang muncul  pada  beberapa  transaksi.  Tabel  2  menunjukkan  sampel  data  transaksi  penjualan barang yang diolah untuk membentuk 1 itemset:
J A M I K A Jurnal Manajemen Informatika Volume 9 Nomor 1 Edisi April 2019 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Tabel 2. Tabel Pembentukan 1 Item Set Transaksi 2 3 4 8 20 21 28 30 31 36 1 1 1 2 3 4 1 1 5 1 6 7 1 8 1 9 10 1
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Dari 100 data transaksi penjualan barang, barang yang memenuhi nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф) seperti yang ditunjukkan oleh tabel 3 yaitu berjumlah 10 barang. Dari 10 barang  yang memenuhi  nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф), barang  yang memiliki kode  barang  282  paling  sedikit  muncul  yaitu  sebanyak  3  kali.  Sedangkan  barang  yang memiliki kode barang 286 paling sering muncul yaitu sebanyak 7 kali.
Tabel 3. Tabel 1 Item Set No  Kode_Brg Nama Barang Jumlah 1 55 mahkota blt pengantin 4/5bg mwr renda CER/VV/ALBER 4 2 238 halus polos S kcl hitam/5 (5x1cm)ROBIN/ALBRT/CER 4 3 246 cakar gurita soft (M44) TUNAS MANDIRI 4 4 247 cakar gurita coklat (M44) TUNAS/CERIA 4 5 253 ckr gurita lilin seri W gelap 5cm (mahal) APP/CER 5 6 281 kertas kado campur SANWA 4 7 282 kertas kado hk SANWA 3 8 286 kertas kado vintage SANWA 7 9 287 kertas kado salur SANWA 4 10 288 kertas kado polos SANWA 4

## 4.2.2   Pembentukan 2 Item Set
Setelah mendapatkan barang yang memenuhi nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф) pada pembentukan 1 item set, lalu langkah selanjutnya  yaitu pembentukan 2 itemset barang  seperti  pada  tabel  4.  Pada  pembentukan  2  item  set,  dilakukan  proses  kombinasi  2 barang, dimana 2 barang tersebut harus muncul secara bersamaan di dalam 1 transaksi.
Tabel 4. Tabel Pembentukan 2 Item Set No Kombinasi Jumlah 1 55, 238 1 2 55, 246 0 3 55, 247 0 4 55, 253 0 5 55, 281 0 6 55, 282 0 7 55, 286 0 8 55, 287 0 9 55, 288 0 10 238, 246 0 11 238, 247 0 12 238, 253 0 13 238, 281 0 14 238, 282 0 15 238, 286 0 16 238, 287 0 17 238, 288 0 18 246, 247 2 19 246, 253 0 20 246, 281 0 21 246, 282 0 22 246, 286 0 23 246, 287 0 24 246, 288 0 25 247, 253 1 26 247, 281 0 27 247, 282 0 28 247, 286 0 29 247, 287 0 30 247, 288 0 31 253, 281 0 32 253, 282 0 33 253, 286 0 34 253, 287 0 35 253, 288 0 36 281, 282 0
37 281, 286 3 38 281, 287 1 39 281, 288 0 40 282, 286 0 41 282, 287 1 42 282, 288 1 43 286, 287 1 44 286, 288 0 45 287, 288 3 Total Transaksi 14
Dari pembentukan 2 itemset, didapatkan 2 kombinasi barang yang memenuhi nilai minimum frekuensi  kemunculan  (Ф),  yaitu  kombinasi  barang  dengan  kode  281  dan  286  serta kombinasi  barang  dengan  kode  287  dan  288  dengan  jumlah  kemunculan  masing-masing sebanyak 3 kali.

## 4.2.3   Pembentukan 3 itemset
Setelah mendapatkan kombinasi 2 barang yang memenuhi nilai minimum frekuensi kemunculan  (Ф),  lalu  dilakukan  proses  pembentukan  3  itemset  barang  seperti  yang ditunjukkan  pada  tabel  5.  Pada  pembentukan  3  item  set,  dilakukan  proses  kombinasi  3 barang, dimana 3 barang tersebut harus muncul secara bersamaan di dalam 1 transaksi.
Tabel 5. Tabel Pembentukan 3 Itemset No Kombinasi Jumlah 1  281, 286, 287 1 2  281, 286, 288 0 3  286, 287, 288 1 Total Transaksi 2
Dari pembentukan 3 itemset, tidak ada kombinasi 3 barang yang memenuhi nilai minimum frekuensi kemunculan (Ф), sehingga proses berhenti sampai pembentukan 3 itemset.

## 4.3 Aturan Asosiasi
Setelah mengolah data  menggunakan algoritma  apriori,  didapatkan aturan asosiasi seperti pada tabel 6. Pada aturan asosiasi, diharuskan untuk menghitung nilai support dan nilai confidence.

## Tabel 6. Tabel Aturan Asosiasi

## Tabel X then Y
If X then Y Support Confidence Jika membeli Kertas kado campur SANWA, maka akan membeli kertas kado vintage SANWA 3% 75% 3% 43%
Jika membeli Kertas kado vintage
SANWA, maka akan membeli kertas
kado campur SANWA Jika membeli kertas kado salur SANWA, maka akan membeli kertas kado polos SANWA 3% 75% Jika membeli kertas kado polos SANWA, maka akan membeli kertas kado salur SANWA 3% 75%
Dari  tabel  aturan  asosiasi  di  atas,  didapatkan  3  kombinasi  yang  memiliki  nilai  minimum confidence 65%.

## 4.4 Dampak dan Manfaat
Setelah  adanya  analisis  pola  pembelian  produk  dengan  menggunakan  metode algoritma  apriori,  diharapkan  dapat  memberikan  dampak  dan  manfaat  bagi  toko  Cimahi- ruko dalam berjalannya proses bisnis. Adapun dampak dan manfaat yang diharapkan setelah adanya  analisis  pola  pembelian  produk  dengan  menggunakan  metode  algoritma  apriori antara lain:
4.4.1  Dampak
1. Penjualan barang dapat semakin meningkat.
2. Setiap data penjualan yang terkumpul, tidak hanya menjadi data yang terarsipkan, tetapi menjadi data yang berguna untuk kemajuan toko.
3. Kenyamanan berbelanja konsumen dapat meningkat. karena dengan penempatan barang yang telah ditentukan, pelanggan dapat lebih mudah, cepat dan nyaman dalam mencari barang yang dibutuhkan.
4.4.2  Manfaat
1. Pengelola toko dapat menentukan strategi pemasaran yang tepat.
2. Pengelola toko  dapat  menentukan jumlah penyediaan barang pada toko  terkait barang yang memang banyak diminati oleh konsumen.

## V. KESIMPULAN
Setelah mengolah data transaksi penjualan barang menggunakan algoritma apriori, didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Jika membeli  Kertas  kado campur SANWA, maka akan membeli kertas kado vintage SANWA
2. Jika  membeli  kertas  kado  salur  SANWA,  maka  akan  membeli  kertas  kado  polos SANWA
3. Jika  membeli  kertas  kado  polos  SANWA,  maka  akan  membeli  kertas  kado  salur SANWA

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Nursikuwagus  and  T. Hartono,  "Implementasi Algoritma Apriori  Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web," Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro, dan Ilmu Komputer, pp. 701-706, 2016.
[2]   H. Santoso, I. P. Hariyadi and Prayitno, "Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori," Semnasteknomedia Online, pp. 3- 7, 2016.
[3]   H.  D.  Anggraeni,  S.  Ragil  Saputra  and  S.  M.  Beta  Norita,  "Aplikasi  Data  Mining Analisis Data Transaksi Penjulan Obat Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)," Journal Of Informatics and Technology, vol.  II, no. 2, pp. 1-2, 2013.
[4]   Informatikalogi,  "Informatikalogi.com,"  9  Juli  2017.  [Online].  Available: https://informatikalogi.com/algoritma-apriori-association-rule/#1.  [Accessed  3  Mei 2019].
[5]   D.  Haryanto,  Y.  Oslan  and  D.  Dwiyana,  "Implementasi  Analisis  Keranjang  Belanja Dengan  Aturan  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Penjualan  Suku Cadang Motor," Jurnal Buana Informatika, vol. II, no. 2, pp. 81-85, 2011.
[6]   D. Fitriani, "Implementasi Data Mining untuk Menentukan Kombinasi Media Promosi Barang  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma Apriori," in ANNUAL RESEARCH SEMINAR , Palembang, 2016.
[7]   A.  W.  O.  Gama,  I.  K.  G.  D.  Putra  and  I.  P.  A.  Bayupati,  "Implementasi  Algoritma Apriori  Untuk  Menemukan  Frequent  Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja," Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 15, no. 2, 2016.
[8]   K.  Tampubolon,  H.  Saragih  and  B.  Reza,  "Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan," Informasi Dan Teknologi Ilmiah (Inti), vol. 1, no. 1, 2013.
[9]   F. Marisa and D. Purnomo, "Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko  Gudang  BM," JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science), vol. 1, 2016.
[10]  Finn Lee S, Juan Santana, Data Mining : Meramalkan Bisnis Perusahaan, Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2010.